无组织面源挥发性有机物(VOCs)排放特征反演测试方法研究

挥发性有机化合物（VOCs）在我国当前典型城市和区域日趋严重的光化学污染中扮演着重要作用，VOCs污染源排放特征研究成为了大气污染控制领域的一个热点。无组织面源是VOCs人为排放源中贡献最大的一类源，然而，针对无组织面源VOCs排放特征测试开展甚少，这主要源于该类源测试技术方法的不健全。为此，本课题拟以某炼油厂为示例，开展无组织面源VOCs排放特征测试技术研究。研究将首先基于空气扩散模型和单一物种光化学反应机理，开发无组织面源VOCs扩散迁移-光化学反应小尺度正向模式，构建VOCs排放源强与环境浓度间的反向关系函数，利用反向关系函数，结合污染源周边VOCs环境监测浓度，反演污染源VOCs排放源强和化学组分谱，最终形成一套无组织面源VOCs排放特征测试技术和方法。该方法的建立对于我国人为源VOCs排放清单构建、光化学污染VOCs敏感源识别、光化学污染控制策略的制定，都将具有重要且现实的意义。

本课题基于“面源源强Q-受体点浓度C正向关系函数构建、企业周边VOCs浓度观测、实际案例中浓度C-源强Q反向关系系数确定、工业面源源强反算”的思路，以燕山石化炼油厂和沧州石化炼油厂为研究对象，开展了工业面源VOCs源强反演研究。.其中，正向函数关系构建主要依托于ISC3扩散模型和NCAR-MM箱式化学反应模型。首先利用NCAR-MM计算具体局地环境中VOCs的光化学反应衰减率Dc，然后将Dc值引入ISC3模型，模拟小尺度范围内VOCs污染物在大气中的扩散、沉降、化学反应综合过程。ISC面源扩散模型基础计算单元1h内，函数参数风速、化学衰减系数、受体点的湍流扩散系数均为定常值。故对于固定1h时段、固定受体点，C和Q呈线性关系C=λ•Q，当假设Q’=1时，模拟结果C’=λ。 1/λ即为C-Q反向关系系数。.两个炼油厂外场观测包括周边大气VOCs浓度、地面气象信息。VOCs浓度测试采用“SUMMA罐全量真空采样-实验室GC/MS、GC/FID离线分析”技术，可定量识别PAMS规定的56种VOCs化合物，其浓度之和为TVOCs。结果表明，风向稳定条件下，炼油厂下风向1km内TVOCs浓度显著高于背景点，高出30-99 ppbv，炼油厂对局地环境VOCs影响显著。将下风向VOCs浓度扣除同期背景点浓度，获得炼油厂VOCs排放化学成份谱。该两个炼油厂VOCs排放以烷烃居多，占65-70 v/v%，烯烃次之（18-20 v/v%），芳香烃比重最少（10-15，v/v%）。两个企业VOCs化学成分谱相似度高，且与文献结果相近，研究结果具有代表性。.将外场观测的气象条件信息、企业面积和地表高程、受体点位置、以及NCAR-MM计算的Dc，引入ISC3模型，令Q=1，即为每一次测试的每一个受体点获得了一个反向系数1/λ。在此，本研究利用光化学产物O3的NCAR-MM计算值与观测值进行比对，获得了较好的对照，验证了Dc计算的准确性。继而，结合VOCs观测浓度，计算得到燕山石化炼油厂VOCs月排放量为1396±716吨，折算排放因子1.68 kg VOCs/ton 原油；沧州石化炼油厂VOCs月排放量为270±184吨，折合排放因子1.29 kg VOCs/ton 原油。上述排放因子水平与国内外文献结果相近，表明本课题建立的源强反演方法科学，技术可靠，结论可信。